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人工智能和物聯(lián)網(wǎng)就像是一個硬幣的正反面

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  國際數(shù)據(jù)公司預(yù)測,到2022年,超過80%的企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)項目將包括人工智能組件,而目前只有10%。

  簡單來說,物聯(lián)網(wǎng)就是將設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng),因此他們能夠根據(jù)收集的數(shù)據(jù)來響應(yīng)情況。隨著物聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)潛力通過新的創(chuàng)新用例繼續(xù)實現(xiàn),這一情況受到了極大的熱捧。

  但物聯(lián)網(wǎng)能夠挑起整個大梁嗎?畢竟,沒有數(shù)據(jù)和解釋它的能力,物聯(lián)網(wǎng)只是一堆傳感器收集無法使用的信息。早在2017年,思科公布了一項調(diào)查結(jié)果,該調(diào)查顯示企業(yè)如何考慮76%的物聯(lián)網(wǎng)計劃失敗,而大多數(shù)人認為他們的物聯(lián)網(wǎng)計劃在紙面上看起來不錯,結(jié)果證明它們比最初的預(yù)期更復雜。

  物聯(lián)網(wǎng)承擔著眾多企業(yè)的盈利期望,有了它,企業(yè)可以獲得更多的見解,支持遠程操作并提高效率。不過從另一角度來看,或許他們只是獲得了更多數(shù)據(jù)。

  這么多年來,人們一直在說'我們正在收集如此多的數(shù)據(jù),而且我們不知道如何處理它',如今人工智能將是這個問題的答案。通過人工智能,可以收集大量信息,并可以找到并自動化基本模式和見解,簡化了利用數(shù)據(jù)的過程。

  采用物聯(lián)網(wǎng)和人工智能監(jiān)測技術(shù)進行采礦創(chuàng)新

  像許多行業(yè)一樣,采礦業(yè)正在通過物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和機器學習等技術(shù)進行轉(zhuǎn)型。

  根據(jù)相關(guān)的說法,盡管人工智能的技術(shù)前景非常復雜,并且在2023年仍然如此,許多IT供應(yīng)商在人工智能方面投入巨資,但希望企業(yè)能夠通過各種物聯(lián)網(wǎng)信息從人工智能中獲得良好的效果,傳感器數(shù)據(jù)的視頻、靜止圖像、語音和網(wǎng)絡(luò)流量活動等等。

  人工智能和機器學習在物聯(lián)網(wǎng)方面的作用

  人工智能在提高運營效率和加強風險管理等方面對物聯(lián)網(wǎng)非常有用。對他而言,所有這些都與預(yù)測分析有關(guān),人工智能和機器學習可以從設(shè)備產(chǎn)生的溫度,振動或氣味等收集數(shù)據(jù),這可能表明從正常到異常的變化。假設(shè)可以捕獲這些數(shù)據(jù)并使用它來檢測何時出現(xiàn)異常并以自動方式進行,并使用它來預(yù)測何時可能發(fā)生故障,從而允許以有序的方式安排維修或維護。

  在制造業(yè)方面,物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測性維護可以將維護計劃所需的時間縮短20-50%,將設(shè)備正常運行時間和可用性提高10-20%,并將總體維護成本降低5-10%。

  通過人工智能,企業(yè)還可以監(jiān)控更多的數(shù)據(jù),人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合可以產(chǎn)生新的和改進的產(chǎn)品和服務(wù)。

  國內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)卡供應(yīng)平臺物聯(lián)卡商城表示,當然,融合人工智能和物聯(lián)網(wǎng)并不簡單; 它不僅需要大量投資,還需要新的技能和專業(yè)知識。其中管理收集的數(shù)據(jù)的能力可能是最突出的挑戰(zhàn),與物聯(lián)網(wǎng)的這個主題相關(guān),構(gòu)建具有智能的AI算法通常是整體解決方案的一部分也很重要。

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